| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-12页 |
| ·论文研究的背景及意义 | 第9页 |
| ·相关内容简介 | 第9-11页 |
| ·粗糙集 | 第9-10页 |
| ·决策树算法简介 | 第10-11页 |
| ·本文主要工作 | 第11-12页 |
| 第二章 待分类冠心病数据的前期处理 | 第12-17页 |
| ·冠心病数据的获得与处理 | 第12-16页 |
| ·数据处理中划分域值的作用 | 第16-17页 |
| 第三章 基于粗糙集方法的冠心病数据分类研究 | 第17-22页 |
| ·粗糙集理论 | 第17-19页 |
| ·粗糙集理论的概述 | 第17页 |
| ·粗糙集理论的规则获取步骤（典型算法） | 第17-19页 |
| ·典型的粗糙集理论获取分类规则时遇到的问题 | 第19-20页 |
| ·计算各个属性的重要度时遇到的问题 | 第19页 |
| ·获取规则并简化规则所遇到的问题 | 第19-20页 |
| ·粗糙集用于冠心病数据分类的改进 | 第20-22页 |
| ·求取重要度问题的解决 | 第20-21页 |
| ·获取并简化规则步骤的改进 | 第21-22页 |
| 第四章 基于 C4.5 决策树算法的冠心病数据分类研究 | 第22-31页 |
| ·C4.5 决策树算法的原理 | 第22-23页 |
| ·训练样例属性值缺失处理的方法 | 第23-24页 |
| ·属性选择的度量标准 | 第24-30页 |
| ·信息增益比率的概念 | 第24-25页 |
| ·信息增益比率的求取过程 | 第25-29页 |
| ·决策树建立步骤 | 第29-30页 |
| ·决策树剪枝的叙述 | 第30-31页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第31-48页 |
| ·实验系统简介 | 第31-32页 |
| ·冠心病数据描述 | 第31页 |
| ·软件工具 | 第31-32页 |
| ·基于粗糙集的冠心病数据分类实验结果 | 第32-35页 |
| ·计算各个属性重要度的结果 | 第32页 |
| ·获得的规则 | 第32-33页 |
| ·简化规则 | 第33页 |
| ·结果与验证 | 第33-35页 |
| ·C4.5 决策树分类方法应用于冠心病数据分类实验结果 | 第35-39页 |
| ·计算各个属性重要度的结果分析 | 第35-37页 |
| ·获得的规则 | 第37-38页 |
| ·结果与验证 | 第38-39页 |
| ·分类各个方面的比较 | 第39-48页 |
| ·数据整理过程的比较 | 第39-40页 |
| ·获取规则及简化规则过程的比较 | 第40-42页 |
| ·分类规则的比较 | 第42-45页 |
| ·检测结果的比较 | 第45-46页 |
| ·分类条件属性的比较 | 第46-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 附录1 部分界面 | 第52-56页 |
| 附录2 得出的部分最终分类规则 | 第56-59页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |